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南臺科技大學109學年度第1學期課程資訊
課程代碼 G0D16E01
課程中文名稱 人工智慧概論
課程英文名稱 Introduction to Artificial Intelligence
學分數 2.0
必選修 系定選修
開課班級 五專資工二甲
任課教師 鄭淑真
上課教室(時間)
週三 第5節 (C304)
週三 第6節 (C304)
課程時數 2
實習時數 0
授課語言 1.華語
輔導考證
課程概述 使學生瞭解計算機如何模擬人類行為,並對於人工智慧的各種應用有初步的認識。
先修科目或預備能力
課程學習目標與核心能力之對應
編號中文課程學習目標英文課程學習目標對應系指標
1 認識人工智慧的專業術語 To know the terminology of artificial intelligence 2 資訊能力
2 具備人工智慧的基本知識 To have basic knowledge of artificial intelligence 1 工程知識
3 認識人工智慧的相關軟體工具 To know the related software tools of artificial intelligence 2 資訊能力
4 能進行人工智慧專題的簡報 Ability of briefing on the topic of artificial intelligence 5 表達溝通
5 能進行人工智慧專題的簡報 Ability of briefing on the topic of artificial intelligence 6 管理合作
6 了解人工智慧的發展趨勢 To understand the development trend of artificial intelligence 1 工程知識
就業力培養目標
  校指標 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  專業知識 實務技能 資訊能力 整合創新 外語能力 熱誠抗壓 表達溝通 敬業合群 人文素養 服務關懷
  40% 0% 30% 0% 0% 0% 20% 10% 0% 0%
  系指標 1 3 2 4 5 6 8 7
  工程知識 實務能力 資訊能力 規劃整合 表達溝通 管理合作 社會人文 職業倫理
  40% 0% 30% 0% 20% 10% 0% 0%
中文課程大綱 1. 人工智慧簡介(4 hrs)
2. 資料探勘(4 hrs)
3. 模糊理論(2 hrs)
4. 文件探勘(4 hrs)
5. 人工智慧應用實例(2 hrs)
期中考
6. 研究案例(8 hrs)
7. 期末分組報告(8 hrs)
英/日文課程大綱 1. Introduction (4 hrs)
2. Data Mining (4 hrs)
3. Fuzzy Theory (2 hrs)
4. Text Mining (4 hrs)
5. Applications (2 hrs)
Midterm Exam
6. Case Study (8 hrs)
7. Final Project Presentation (8 hrs)
課程進度表 1. 人工智慧簡介(6 hrs)
2. 背景知識與資料處理介紹(4 hrs)
3. 監督式學習(8 hrs)
Midterm Exam
4. 非監督式學習(6 hrs)
5. 增強式學習(4 hrs)
6. 深度學習(4 hrs)
Final Exam
課程融入SDGs
期考調查
期中考(第9週)考試方式 筆試
期末考(第18週)考試方式 筆試
其他週考試考試週次與方式 無小考
教學方式與評量方式
課程學習目標教學方式評量方式
認識人工智慧的專業術語
課堂講授  
筆試期中
具備人工智慧的基本知識
課堂講授  
筆試期末
認識人工智慧的相關軟體工具
課堂講授  
作業平時
能進行人工智慧專題的簡報
個案研究(PBL)  
作業平時
書面報告平時
能進行人工智慧專題的簡報
個案研究(PBL)  
作業平時
書面報告平時
了解人工智慧的發展趨勢
課堂講授  
作業平時
指定用書
書名 和AI做朋友-相知篇(從0開始學AI)
作者 黃仁暐 涂益郎
書局 教育部
年份 2019
國際標準書號(ISBN) 978-986-05-9905-3
版本 初版
請同學尊重智慧財產權,使用正版教科書,不得非法影印,以免觸犯智慧財產權相關法令
參考書籍
教學軟體
課程規範